譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

LLM正在通過(guò)精心策劃的專(zhuān)門(mén)代理來(lái)改變供應(yīng)鏈管理，這些代理可以增強(qiáng)預(yù)測(cè)、規(guī)劃和決策。

供應(yīng)鏈?zhǔn)侨蛏虡I(yè)的支柱，但它們正日趨復(fù)雜，且極易受到干擾。從疫情引發(fā)的資源短缺到地緣政治沖突，最近的種種事件暴露了傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理方法的根本弱點(diǎn)。

隨著企業(yè)尋求更具彈性和效率的解決方案，人工智能——尤其是生成式人工智能和大型語(yǔ)言模型（LLM）——正在成為一項(xiàng)改變游戲規(guī)則的技術(shù)。

挑戰(zhàn)：超越傳統(tǒng)優(yōu)化

傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈優(yōu)化依賴(lài)于基于規(guī)則的啟發(fā)式方法和歷史需求模式——當(dāng)面臨意外中斷時(shí)，這些方法往往會(huì)崩潰。在當(dāng)今復(fù)雜的環(huán)境中，這些傳統(tǒng)的系統(tǒng)受到了很大的限制。它們往往是被動(dòng)而非主動(dòng)的，只有在中斷發(fā)生后才會(huì)做出反應(yīng)。它們有限的語(yǔ)境理解阻礙了對(duì)新聞事件或社會(huì)情緒等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合，而這些數(shù)據(jù)可以提供早期預(yù)警信號(hào)。

此外，傳統(tǒng)方法通常獨(dú)立優(yōu)化不同的供應(yīng)鏈功能，而忽略了集成優(yōu)化所帶來(lái)的關(guān)鍵系統(tǒng)級(jí)改進(jìn)。最大的問(wèn)題是，這些系統(tǒng)在做出關(guān)鍵決策時(shí)仍然依賴(lài)于人為干預(yù)，對(duì)需要快速反應(yīng)的危機(jī)情況造成了阻礙。

更糟糕的是，這些限制會(huì)轉(zhuǎn)化為巨大的財(cái)務(wù)影響。收入超過(guò)100億美元的組織每年平均面臨1.11億美元的中斷成本，而即使是中等規(guī)模的公司（5億至10億美元）也會(huì)經(jīng)歷4300萬(wàn)美元的中斷損失。隨著供應(yīng)鏈日益全球化和相互關(guān)聯(lián)，如果沒(méi)有更復(fù)雜的管理方法，這些成本可能會(huì)持續(xù)上升。

生成式AI變革

人工智能驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，特別是那些利用生成式AI能力的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，正在從根本上改變企業(yè)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的方式。其中，最先進(jìn)的實(shí)現(xiàn)結(jié)合了以下四個(gè)關(guān)鍵組件：

1.基于LLM的編排

下一代供應(yīng)鏈系統(tǒng)的核心是一個(gè)基于LLM的編排器，它協(xié)調(diào)專(zhuān)項(xiàng)人工智能代理，其中每個(gè)代理都會(huì)解決供應(yīng)鏈難題的特定方面：

• 將復(fù)雜的問(wèn)題分解為可管理的任務(wù)；
• 根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地確定活動(dòng)的優(yōu)先級(jí)；
• 自調(diào)度優(yōu)化例程，最大限度地提高計(jì)算效率；
• 監(jiān)控供應(yīng)鏈中斷并根據(jù)需要重新分配資源。

這個(gè)編排層使系統(tǒng)能夠處理更大的復(fù)雜性，同時(shí)提供自然語(yǔ)言接口，極大地提高了非技術(shù)供應(yīng)鏈管理人員的可訪(fǎng)問(wèn)性。

2.專(zhuān)項(xiàng)AI代理

編排器將專(zhuān)項(xiàng)任務(wù)委托給專(zhuān)門(mén)構(gòu)建的人工智能代理，這些代理協(xié)同工作以?xún)?yōu)化供應(yīng)鏈生態(tài)系統(tǒng)?！靶枨箢A(yù)測(cè)代理”采用集成策略，將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法與深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合。其核心是，具有注意力機(jī)制的時(shí)間融合變壓器（TFT）同時(shí)處理多個(gè)輸入特征，包括歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、促銷(xiāo)日歷、競(jìng)爭(zhēng)定位數(shù)據(jù)以及天氣模式和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等外部因素。這種組合可以在不同的時(shí)間范圍和產(chǎn)品類(lèi)別之間進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

“庫(kù)存規(guī)劃代理”利用多目標(biāo)優(yōu)化框架來(lái)平衡成本控制和服務(wù)水平要求的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)先級(jí)。高級(jí)實(shí)現(xiàn)將混合整數(shù)規(guī)劃技術(shù)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，從分配決策歷史中動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，隨著可用數(shù)據(jù)的增加，性能不斷提高。該代理根據(jù)需求波動(dòng)和提前期變化動(dòng)態(tài)地重新計(jì)算安全庫(kù)存水平。

“供應(yīng)分配代理”與這些代理協(xié)同運(yùn)行，以協(xié)調(diào)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜的資源分配過(guò)程。它采用復(fù)雜的約束滿(mǎn)足框架，考慮運(yùn)輸能力限制、倉(cāng)庫(kù)空間限制和交付時(shí)間窗口。最有效的實(shí)現(xiàn)是使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）來(lái)模擬供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜關(guān)系，從而產(chǎn)生更有效的路徑和分配決策。

“收入優(yōu)化代理”將高端定價(jià)分析與供應(yīng)鏈約束相結(jié)合，在不破壞運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定性的情況下實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)績(jī)效最大化，從而完善了整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。該代理使用深度學(xué)習(xí)算法來(lái)評(píng)估歷史交易數(shù)據(jù)，并確定跨不同細(xì)分市場(chǎng)和產(chǎn)品線(xiàn)的最佳定價(jià)策略，確保在不造成供應(yīng)鏈不穩(wěn)定的情況下產(chǎn)生收益。

3. 數(shù)據(jù)集成與處理

人工智能驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈系統(tǒng)的可靠性取決于復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理能力，將原始信息轉(zhuǎn)化為可操作的情報(bào)。其基礎(chǔ)是一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)，可以從各種來(lái)源（包括ERP系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)和市場(chǎng)情報(bào)饋送）獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。這種架構(gòu)擅長(zhǎng)于連續(xù)處理高速數(shù)據(jù)流，確保決策總是可以獲得最新的信息。

在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的高級(jí)ETL管道將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為針對(duì)下游優(yōu)化過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化的結(jié)構(gòu)化格式。這些管道使用Apache Spark等并行處理框架來(lái)高效地執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，利用先進(jìn)的清理算法來(lái)處理缺失值、異常值和數(shù)據(jù)不一致。對(duì)于具體的需求規(guī)劃，轉(zhuǎn)換層執(zhí)行時(shí)間聚合，以創(chuàng)建不同粒度的一致時(shí)間序列，同時(shí)通過(guò)季節(jié)分解提取潛在趨勢(shì)。

更復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)包括異常檢測(cè)算法，如孤立森林（Isolation Forests）和變分自編碼器（Variational Autoencoders），以區(qū)分真正的需求信號(hào)和數(shù)據(jù)異常。這些系統(tǒng)還采用后期分塊策略，在將整個(gè)文檔分解為更小的單元之前處理整個(gè)文檔，從而保留關(guān)鍵的交叉引用和上下文關(guān)系，否則這些關(guān)系將會(huì)丟失。通過(guò)自動(dòng)關(guān)聯(lián)分析和特征重要性排序，系統(tǒng)能夠更好地理解哪些轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)元素提供了最大的預(yù)測(cè)能力。

4. 人類(lèi)-AI協(xié)作

最為關(guān)鍵的是，先進(jìn)的系統(tǒng)應(yīng)該旨在支持人類(lèi)的決策，而非取代人類(lèi)。在最近的工業(yè)部署中，最成功的實(shí)現(xiàn)包括以下幾種：

• 一個(gè)解釋器代理，連接復(fù)雜的數(shù)學(xué)優(yōu)化和人類(lèi)決策；
• 解釋不同選項(xiàng)的權(quán)衡和含義的自然語(yǔ)言接口；
• 快速場(chǎng)景模擬功能，可以在幾分鐘而非幾天內(nèi)檢查數(shù)百種潛在的中斷響應(yīng)；
• 同時(shí)維護(hù)多個(gè)解決方案路徑的并行線(xiàn)程場(chǎng)景。

現(xiàn)實(shí)世界的影響

數(shù)據(jù)顯示，實(shí)施這些人工智能驅(qū)動(dòng)框架的組織實(shí)現(xiàn)了下述重大的、可衡量的改進(jìn)：

• 訂單履行率提高15-20%；
• 收入增長(zhǎng)10-15%；
• 需求波動(dòng)彈性提高20%以上；
• 對(duì)中斷的響應(yīng)時(shí)間從幾天/幾周縮短到幾分鐘。

舉一個(gè)特別有說(shuō)服力的案例，一家面臨嚴(yán)重供應(yīng)鏈中斷的制造組織使用基于LLM的系統(tǒng)，快速模擬了數(shù)百種分配方案，比較了各種響應(yīng)行動(dòng)的影響。最終，該公司通過(guò)自然語(yǔ)言解釋復(fù)雜權(quán)衡的能力，在危機(jī)情況下做出了更快、更自信的決策，成功扭轉(zhuǎn)了局面。

實(shí)現(xiàn)架構(gòu)

最成功的實(shí)現(xiàn)遵循由中央編排器控制的專(zhuān)項(xiàng)代理的分層架構(gòu)：

1 Manager Agent (Orchestrator)
2 ├── Forecasting/Modeling Agent
3 │ └── (Demand prediction, scenario modeling)
4 ├── Planner Agent
5 │ └── (Inventory optimization, allocation planning)
6 ├── Optimizer Agent
7 │ └── (Computing optimal solutions under constraints)
8 └── Interpreter Agent
9 └── (Translating complex results for human decision-makers)

該架構(gòu)通過(guò)中央編排器（Manager Agent）將復(fù)雜的供應(yīng)鏈查詢(xún)分解為單個(gè)任務(wù)，允許在專(zhuān)項(xiàng)處理的同時(shí)集成決策。

挑戰(zhàn)與未來(lái)方向

盡管取得了可喜的成果，但在供應(yīng)鏈管理中廣泛采用人工智能的道路上仍存在一些重大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的不確定性是一個(gè)根本的障礙，因?yàn)楣?yīng)鏈數(shù)據(jù)經(jīng)常包含缺失值、不一致和固有的偏差。供應(yīng)鏈本質(zhì)上是不可預(yù)測(cè)的，受到從自然災(zāi)害到地緣政治不穩(wěn)定以及消費(fèi)者需求突然變化等各種因素的影響。僅根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能模型往往難以快速適應(yīng)意外中斷。未來(lái)的研究必須集中在開(kāi)發(fā)更健壯的模型，可以處理數(shù)據(jù)缺陷，同時(shí)為可用數(shù)據(jù)有限的場(chǎng)景創(chuàng)建更好的合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)。

隨著供應(yīng)鏈復(fù)雜性的增長(zhǎng)，計(jì)算可擴(kuò)展性也成為另一個(gè)關(guān)鍵障礙。龐大的數(shù)據(jù)量和可能的決策變量的數(shù)量使得優(yōu)化問(wèn)題的計(jì)算要求越來(lái)越高。雖然目前的優(yōu)化方法，如混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃和強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)被證明是有效的，但它們的計(jì)算復(fù)雜度隨著供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)、約束和動(dòng)態(tài)市場(chǎng)環(huán)境的數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)。對(duì)專(zhuān)用GPU架構(gòu)和推理微服務(wù)的研究可以在不犧牲準(zhǔn)確性或響應(yīng)時(shí)間的情況下提供更高效的并行計(jì)算。

為了廣泛的行業(yè)采用，還必須要解決可解釋性問(wèn)題，因?yàn)楣?yīng)鏈從業(yè)者在實(shí)施人工智能建議之前需要理解和信任它們。隨著人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)承擔(dān)更多的決策責(zé)任，確保透明度變得至關(guān)重要。未來(lái)的工作應(yīng)該優(yōu)先發(fā)展可解釋的代理，不僅提供模擬和替代方案，而且清楚地解釋它們的推理過(guò)程。能夠清晰表達(dá)其思維過(guò)程的模型的集成，將顯著增強(qiáng)供應(yīng)鏈環(huán)境中人類(lèi)與人工智能的協(xié)作。

可持續(xù)發(fā)展是未來(lái)研究必須解決的最后一個(gè)前沿問(wèn)題，它必須將環(huán)境和社會(huì)因素與成本和效率等傳統(tǒng)指標(biāo)結(jié)合起來(lái)。隨著全球?qū)沙掷m(xù)發(fā)展的關(guān)注加劇，人工智能模型需要超越純粹的效率，考慮碳足跡、道德采購(gòu)和社會(huì)影響。有效平衡盈利能力、環(huán)境影響和供應(yīng)鏈彈性的多目標(biāo)優(yōu)化框架對(duì)于開(kāi)發(fā)更具可持續(xù)性和道德健全的基于人工智能的供應(yīng)鏈至關(guān)重要。

結(jié)語(yǔ)

生成式人工智能在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用代表了傳統(tǒng)優(yōu)化方法的根本轉(zhuǎn)變。通過(guò)結(jié)合基于LLM的編排器、專(zhuān)項(xiàng)人工智能代理、復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和以人為本的設(shè)計(jì)，組織可以構(gòu)建不僅更高效，而且對(duì)中斷更具彈性的供應(yīng)鏈。

數(shù)據(jù)顯示，實(shí)踐結(jié)果也是令人信服的：更高的訂單準(zhǔn)確性，增加的收入，以及大幅提升的中斷響應(yīng)時(shí)間。隨著這些技術(shù)的成熟，它們將成為掌控日益復(fù)雜的全球供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的重要工具和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

原文標(biāo)題：Generative AI Agents: Transforming Supply Chain Management，作者：Meghana Puvvadi、Santhosh Vijayabaskar